Veri analizi sürecinde kullanılan birçok araç ve teknik bulunmaktadır. İhtiyaç duyulan spesifik araçlar ve teknikler, analiz edilecek verinin türüne, analizin amacına ve analistin beceri setine göre değişiklik gösterebilir.
Yaygın olarak kullanılan bazı araçlar ve teknikler şu şekildedir.
Veri Analizi Araçları
- Veri Görselleştirme Araçları: Tableau, Power BI, Google Data Studio gibi araçlar, verileri görsel olarak keşfetmek, eğilimleri belirlemek ve içgörüler elde etmek için kullanılır.
- Veri Analizi Yazılımları: R, Python, SAS gibi programlama dilleri ve SPSS, Stata gibi istatistiksel analiz yazılımları, verileri temizlemek, dönüştürmek, modellemek ve analiz etmek için kullanılır.
- Veritabanı Yönetim Sistemleri: MySQL, PostgreSQL, MongoDB gibi veritabanları, büyük miktarda veriyi depolamak, yönetmek ve sorgulamak için kullanılır.
- Bulut Tabanlı Veri Platformları: Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure gibi platformlar, veri depolama, işleme ve analiz için ölçeklenebilir ve esnek çözümler sunar.
Veri Analizi Teknikleri
- Veri Temizleme: Eksik verileri doldurma, aykırı değerleri belirleme ve düzeltme, tutarsızlıkları giderme gibi teknikleri içerir.
- Veri Dönüştürme: Verileri analize uygun hale getirmek için yeniden biçimlendirme, birleştirme, toplama, gruplama gibi işlemleri içerir.
- Keşifsel Veri Analizi (EDA): Verileri özetlemek, görselleştirmek ve temel istatistiksel özellikleri anlamak için kullanılan teknikleri içerir.
- Doğrusal Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek ve tahminlerde bulunmak için kullanılan bir istatistiksel modelleme tekniğidir.
- Lojistik Regresyon: İkili veya kategorik bir sonuç değişkenini tahmin etmek için kullanılan bir istatistiksel modelleme tekniğidir.
- Kümeleme Analizi: Benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandırmak için kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir.
- Karar Ağaçları: Verileri sınıflandırmak veya tahminlerde bulunmak için kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir.
Bu temel tekniklerin yanında daha bir çok özelleştirilmiş teknik bulunmaktadır. Hangi araçların ve tekniklerin çalışmanıza en uygun olduğunu belirlemek için, analiz etmek istediğiniz veri setini ve ulaşmak istediğiniz hedefleri göz önünde bulundurmanız önemlidir.
